什么是负相关？

负相关是两个变量之间的关系，其中一个变量随着另一个变量的减少而增加，反之亦然。

在统计学中，完全负相关的值用 -1.0 表示，0 表示无相关，+1.0 表示完全正相关。完全负相关意味着两个变量之间的关系始终完全相反。

理解负相关

负相关或逆相关表示两个变量具有统计关系，其价格通常朝相反方向变动。例如，如果变量 X 和 Y 具有负相关（或负相关），则当 X 值增加时，Y 值会减少；同样，如果 X 值减少，Y 值会增加。

相关系数用来衡量一个变量相对于另一个变量的变动程度，它量化了两个变量之间的相关强度。例如，如果变量 X 和 Y 的相关系数为 -0.1，则它们具有弱负相关性，但如果它们的相关系数为 -0.9，则它们将被视为具有强负相关性。

两个变量之间的负相关性越高，相关系数就越接近 -1。同样，两个具有完全正相关性的变量的相关系数为 +1，而相关系数为零则意味着两个变量不相关且彼此独立移动。

相关系数通常用“r”或“R”表示，可通过回归分析确定。相关系数的平方（通常用“R ² ”或R 平方表示）表示一个变量的方差与另一个变量的方差的相关程度或范围，通常以百分比表示。

例如，如果投资组合与其基准的相关性为 0.9，则 R 平方值为 0.81。该数字的解释是，投资组合（本例中为因变量）的 81% 变化与基准（自变量）的变化相关，或者可以通过基准的变化来解释。

负相关的重要性

负相关性是投资组合构建中的关键概念。行业或地区之间的负相关性可以创建多元化投资组合，从而更好地抵御市场波动并平滑长期投资组合回报。

构建大型、复杂的投资组合，仔细平衡各个相关性，以提供更可预测的波动性，这通常被称为战略资产配置原则。

考虑股票和债券之间的长期负相关性，在经济表现强劲时期，股票通常表现优于债券，但随着经济放缓以及央行降低利率以刺激经济，债券的表现可能会优于股票。

举例来说，假设您有一个价值 100,000 美元的平衡投资组合，其中 60% 投资于股票，40% 投资于债券。在经济表现强劲的一年，您的投资组合中的股票部分可能产生 12% 的回报，而债券部分可能产生 -2% 的回报，因为利率呈上升趋势。因此，您的投资组合的总回报率将为 6.4%（（12% x 0.6）+（-2% x 0.4）。

次年，随着经济明显放缓且利率降低，您的股票投资组合可能会产生 -5% 的回报，而您的债券投资组合可能会产生 8% 的回报，从而使您的整体投资组合回报率为 0.2%。

如果您的投资组合不是平衡投资组合，而是 100% 的股票，情况会怎样？使用相同的回报假设，您的全股票投资组合在第一年的回报率为 12%，在第二年的回报率为 -5%，这比平衡投资组合的回报率 6.4% 和 0.2% 更不稳定。

负相关的示例

负相关性的例子在投资界很常见。一个众所周知的例子是原油价格与航空公司股价之间的负相关性。从原油中提取的航空燃油是航空公司的一大笔成本投入，对其盈利能力和收益有重大影响。

如果原油价格飙升，可能会对航空公司的收益产生负面影响，进而影响其股价。但如果原油价格走低，这应该会提高航空公司的利润，从而提高其股价。

这种现象的存在有助于构建多元化投资组合。由于能源行业在大多数股票指数中占有相当大的比重，许多投资者对原油价格有很大的风险敞口，而原油价格通常波动很大。由于能源行业与原油价格呈正相关，将部分投资组合投资于航空股可以对冲油价下跌的风险。

特别注意事项

需要注意的是，这一投资理论可能并非总是有效，因为油价和航空股之间典型的负相关性偶尔也会变为正相关性。例如，在经济繁荣时期，油价和航空股可能同时上涨；相反，在经济衰退期间，油价和航空股可能同时下跌。

当两个变量之间的负相关性破裂时，可能会对投资组合造成严重破坏。例如，美国股市在 2018 年第四季度经历了十年来最差的表现，部分原因是人们担心美联储(Fed) 将继续加息。

利率上升的担忧也对债券市场产生了影响，导致债券市场与股票市场通常呈负相关的现象降至几十年来最低水平。在这种时候，投资者常常会懊恼地发现他们无处可藏。

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